根据IDC最新发布的《2026年中国企业资产智能化管理趋势报告》，截至2025年底，中国工业领域设备联网率已突破47%，较2023年提升近18个百分点。与此同时，制造业设备平均停机时间下降29%，维护成本降低21%。这一系列数据背后，是设备管理正从传统的“被动响应”向“主动预判+系统协同”的深度转型。尤其在智能制造、双碳目标和供应链韧性三重驱动下，设备管理不再局限于资产台账与维修记录，而是演变为融合物联网感知、AI分析与业务流程自动化的战略级能力。本文将深入剖析当前设备管理行业的三大核心趋势——智能互联化、预测性维护普及化、管理平台低代码化，并结合实际落地场景提出可执行建议，助力企业构建面向未来的设备运营体系。
🚀 趋势一：设备全面互联化，构建实时可视的数字孪生底座
随着5G、NB-IoT及边缘计算技术的成熟，设备接入网络的成本持续下降。据工信部统计，2025年中国工业传感器出货量已达12.8亿颗，同比增长34%。这标志着越来越多的生产设备正在实现“在线化”。无论是数控机床、空压机还是电梯系统，通过加装智能网关或嵌入式模块，均可实现实时运行状态上传至云端平台。这种全面互联不仅提升了设备可见性，更为后续的数据驱动决策奠定了基础。
以某大型汽车零部件制造企业为例，其在全国分布的17个生产基地共部署了超过6,300台联网设备。通过统一接入工业互联网平台，管理层可实时查看各产线设备的OEE（整体设备效率）、能耗曲线与故障报警信息。当某条冲压线出现异常振动时，系统能在30秒内推送预警至运维人员手机端，并自动关联历史维修记录与备件库存情况。该举措使非计划停机时间减少了42%，年度维护支出节省超860万元。
更进一步地，设备互联正推动数字孪生在工厂层面的应用落地。通过对物理设备建立高保真虚拟模型，并持续注入实时运行数据，企业得以进行仿真优化、故障推演和产能模拟。例如，在新产线规划阶段，可通过数字孪生提前验证设备布局合理性，避免因空间冲突导致的二次改造成本。
- 核心影响：打破信息孤岛，实现跨区域、跨系统的设备状态统一监控；
- 提升应急响应速度，支持远程诊断与集中调度；
- 为AI算法训练提供高质量、高频次的数据源；
- 支撑ESG目标下的能耗监测与碳足迹追踪。
- 制定分阶段设备联网路线图，优先覆盖高价值、高故障率的关键设备；
- 统一通信协议标准（如MQTT、OPC UA），确保异构设备兼容性；
- 建设边缘计算节点，缓解云平台数据压力并提升响应时效；
- 引入搭贝零代码平台快速搭建可视化看板，无需依赖专业开发即可完成仪表盘配置；
- 建立设备身份管理体系，为每台资产分配唯一编码，便于全生命周期追踪。
📊 趋势二：预测性维护加速普及，从“修坏了再修”到“知道什么时候会坏”
传统预防性维护依赖固定周期检修，存在过度维护或维护不足的双重风险。而预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）则基于设备实时运行数据，利用机器学习模型预测潜在故障点，真正实现“按需维护”。麦肯锡研究显示，采用PdM的企业平均可降低维护成本20%-40%，延长设备寿命10%-25%。
当前主流技术路径包括振动分析、红外热成像、油液检测与电流指纹识别等。其中，基于AI的时序数据分析正成为关键突破口。例如，某风电运营商在其风机主轴轴承上部署了多维振动传感器，结合LSTM神经网络模型，成功将早期裂纹识别准确率提升至91.7%。相比原定每6个月一次的人工巡检，新模式将检测频次提高到分钟级，且误报率控制在5%以下。
值得注意的是，PdM的推广仍面临两大挑战：一是中小企业缺乏专业数据科学家团队；二是现有IT/OT系统难以支撑复杂模型部署。为此，行业开始出现“轻量化AI”解决方案——即通过预训练通用模型+少量现场数据微调的方式，快速适配特定设备类型。这类方案显著降低了实施门槛。
此外，预测结果必须与工单系统、备件库存联动才能发挥最大价值。某化工厂曾发生一起典型案例：系统提前3天预测出反应釜搅拌电机即将失效，但由于未与采购系统打通，所需替换线圈仍在运输途中，最终导致停产8小时。因此，闭环管理机制至关重要。
- 核心影响：大幅减少突发性故障带来的生产中断损失；
- 优化维护资源配置，避免人力浪费；
- 延长关键设备使用寿命，提升固定资产回报率；
- 推动运维角色由“操作工”向“数据分析师”转变。
- 选择具备成熟AI建模能力的平台服务商，优先考虑支持自动化特征工程的产品；
- 建立设备故障样本库，用于模型训练与迭代优化；
- 打通ERP、MES与设备管理系统之间的数据链路，实现工单自动生成与备件预留；
- 借助搭贝平台提供的预测性维护模板，零代码构建简易版PdM应用原型；
- 设立专项激励机制，鼓励一线员工参与数据标注与模型反馈。
🔮 趋势三：管理平台走向低代码化，释放业务部门自主创新能力
长期以来，设备管理系统建设高度依赖IT部门或外部集成商，项目周期长、变更成本高。一项针对200家制造企业的调研发现，传统EAM系统平均上线时间为14.6个月，且67%的企业表示系统功能无法完全匹配实际业务流程。这一矛盾在数字化转型加速背景下愈发突出。
低代码开发平台的兴起为此提供了破局之道。通过图形化拖拽界面与预置组件库，设备管理人员可自行搭建表单、审批流、报表与移动端应用。某家电龙头企业设备部主管仅用两周时间，便利用搭贝零代码平台完成了“特种设备年检提醒系统”的开发，涵盖到期预警、责任人指派、电子签章归档等功能，彻底替代原有纸质台账流程。
低代码的价值不仅体现在敏捷开发，更在于促进组织能力沉淀。当每个厂区都能基于统一平台定制本地化应用时，既保证了集团级数据标准的一致性，又保留了基层灵活性。同时，版本管理与权限控制机制也使得系统变更更加安全可控。
| 对比维度 | 传统开发模式 | 低代码模式 |
|---|---|---|
| 开发周期 | 6-18个月 | 1-8周 |
| 单次修改成本 | ￥5,000 - ￥30,000 | ￥0 - ￥500 |
| 用户参与度 | 低（需求提报） | 高（直接构建） |
| 系统迭代频率 | 每年1-2次 | 每月多次 |
当然，低代码并非万能。对于涉及复杂算法、高频交易或强实时控制的场景，仍需专业编程支持。但就日常运营管理而言，其带来的效率跃迁不容忽视。IDC预测，到2026年底，中国有超过45%的设备管理类应用将采用低代码方式构建。
- 核心影响：缩短系统交付周期，快速响应业务变化；
- 降低对稀缺IT人才的依赖，释放运维团队创造力；
- 推动设备管理知识显性化，形成可复用的数字资产；
- 增强跨部门协作效率，打破“业务不懂技术、技术不懂业务”的困局。
- 评估企业内部低代码平台选型，重点关注设备管理领域的行业模板丰富度；
- 开展“公民开发者”培训计划，培养既懂设备又懂流程的复合型人才；
- 建立低代码应用审核机制，防范数据泄露与流程混乱风险；
- 优先在点检管理、备件申领、安全巡检等高频场景试点；
- 利用搭贝平台的工作流引擎实现跨系统任务协同，如将设备报修单自动同步至财务报销流程。
拓展视角：设备管理与可持续发展目标深度融合
在全球碳中和浪潮下，设备管理正承担起新的使命——助力企业达成绿色运营目标。欧盟已于2025年正式实施CBAM（碳边境调节机制），对中国出口型企业形成实质性压力。在此背景下，精准掌握设备能耗数据、优化运行策略成为刚需。
某纺织企业通过在染整车间加装智能电表与蒸汽流量计，结合搭贝平台的能源分析模块，识别出夜间待机功耗占总用电量达19%。随后通过设定自动关机策略，年节电逾48万千瓦时，相当于减少碳排放约380吨。类似案例表明，设备管理已从“保障生产”延伸至“创造环境价值”。
安全边界：新技术引入中的风险防控要点
尽管新技术带来诸多红利，但也伴生新的安全隐患。设备联网扩大了攻击面，一旦工控系统被入侵，可能导致大规模停产甚至安全事故。2025年某石化企业就曾因PLC遭勒索软件攻击，造成关键装置停运超过36小时，直接经济损失超亿元。
因此，在推进智能化过程中必须同步强化安全防护：一是实施网络分段隔离，限制非授权访问；二是对所有接入设备进行身份认证与行为审计；三是定期更新固件补丁，防范已知漏洞；四是建立应急预案并开展攻防演练。特别要注意的是，低代码平台本身也应具备完善的权限管理体系，防止越权操作引发数据篡改。
未来展望：从“管设备”到“用设备”驱动业务创新
长远来看，设备管理的终极形态不是简单的“不出问题”，而是成为企业商业模式创新的支撑力量。例如，基于设备使用数据推出“按小时收费”的服务化产品，或将闲置产能开放给第三方共享使用。这种转变要求管理系统不仅能记录过去，更要能预测未来、影响决策。
可以预见，未来的设备管理平台将不再是孤立的后台系统，而是嵌入订单排程、客户服务、金融租赁等多个前端环节的核心枢纽。谁掌握了设备全生命周期的数据主权，谁就拥有了重构价值链的话语权。
